Kane Robotics Inc. ha integrado inteligencia artificial con sensores visuales para hacer que su robot colaborativo rastree y esmerile automáticamente cordones de soldadura con gran precisión y rapidez. La empresa afirmó que su sistema de visión GRIT aplica la visión por computadora al cobot GRIT para realizar tareas de eliminación de materiales como lijado, esmerilado y pulido en el ámbito manufacturero.
Lanzado en 2023, el cobot GRIT trabaja en colaboración con humanos para lograr acabados que requieren mucha mano de obra, adecuándose a cualquier tamaño y tipo de fabricante, según indicó Kane Robotics en un comunicado. Aunque originalmente fue diseñado para la eliminación de materiales en la industria aeroespacial, la empresa explicó que el robot puede configurarse para trabajar con metales, carpintería y otros tipos de fabricación.
[post_relacionado]Es importante mencionar que Kane Robotics destacó el caso de Paul Mueller Co., que buscaba una manera más eficiente de rectificar soldaduras en grandes tanques de acero. Este fabricante de equipos de acero inoxidable también tenía como objetivo reducir las lesiones relacionadas con la fatiga y mejorar las condiciones laborales.
El sistema de visión GRIT demostró su capacidad en la detección de objetos en movimiento y la recalibración adaptativa, permitiendo a Paul Mueller pulir carcasas de tanques de diferentes tamaños y diversos tipos de cordones de soldadura, según afirmó Kane Robotics.
¿Cómo funciona el Sistema de Visión GRIT?
El Dr. Arlo Caine, ingeniero consultor de Kane Robotics y miembro del consejo asesor de la empresa, desempeñó un papel crucial en la creación del sistema de visión GRIT.
Dicho sistema está compuesto por una cámara integrada en el brazo cobot de Kane y un software de inteligencia artificial patentado. La IA utiliza las imágenes capturadas por la cámara para «pensar» mientras guía al cobot para seguir la costura de soldadura. En situaciones donde las costuras de soldadura presentan imperfecciones, la dirección automática de la IA identifica el patrón desigual y ajusta el brazo robótico en consecuencia.
Los ingenieros de Kane capacitan a la inteligencia artificial para reconocer diversas soldaduras antes de su implementación. A través de actualizaciones de software, el sistema de visión se perfecciona para identificar variaciones en las soldaduras, mejorando así la precisión del rectificado.
Esta metodología se diferencia de otros sistemas de cobots para soldadura, ya que el sistema de visión Kane AI «visualiza» la trayectoria que debe seguir la herramienta de rectificado, incluso cuando la costura de soldadura ya no es visible. A diferencia de la mayoría de los sistemas de visión que detectan objetos y reaccionan ante ellos, en este caso, los objetos, como las costuras de soldadura, pueden desaparecer.
Así mismo, el sistema de visión de Kane aborda este desafío mediante el aprendizaje de las diferentes fases de cada proceso específico de rectificado de soldadura. De esta manera, el cobot GRIT puede reconocer cuándo debe continuar o detener el proceso de rectificado. Este enfoque representa una innovación sin precedentes en el ámbito de los robots colaborativos.
El robot colaborativo y los humanos
Los sistemas de visión emplean aprendizaje automático para ajustar los movimientos de los cobots prácticamente en tiempo real. Sin embargo, dado que las piezas fabricadas rara vez son copias exactas de sus modelos CAD ideales y los movimientos del cobot deben ser precisos, aún se requiere la intervención del juicio humano. Los operadores humanos son los encargados de determinar cuál es la mejor manera de llevar a cabo el pulido de las soldaduras.
Estos operadores humanos toman decisiones sobre la colocación de la herramienta, la elección del abrasivo y el momento en que se deben cumplir con las especificaciones de acabado. Una vez que el sistema de visión GRIT asume el control del cobot, una interfaz en vivo personalizada permite al operador humano evaluar y realizar ajustes según sea necesario.
Es fundamental destacar que el sistema opera de manera verdaderamente colaborativa, ya que el cobot se encarga de las tareas tediosas y monótonas, mientras que el operador experto da forma al resultado final del acabado.
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Fuente: therobotreport.com